基于CDMA蜂窝网的飞行器三维定位算法

针对中低空飞行器提出了一种将码分多址(CDMA)蜂窝网导频信号被动定位与惯性导航系统进行组合的导航定位方法。该定位方法是根据CDMA蜂窝网导频信号的到达时差（TDOA）进行两次加权最小二乘解算,并利用飞行器惯性组合的原始信息进行解模糊,从而实现中低空飞行器的三维实时定位。蒙特卡罗仿真证明：在高斯白噪声条件下,该算法运算速度快,精度高,其均方误差逼近克拉美罗下界（CRLB）,为组合导航实时性要求提供了理论参考。     

基于混合蚁群算法的柔性模糊车间作业调度

采用蚁群算法作为全局搜索算法,提出一种混合搜索策略,用于求解柔性模糊Job Shop调度问题.根据模糊Job Shop调度问题解的特性,提出基于     

考虑模糊失效准则的结构疲劳寿命可靠性

 针对常规设计中对功能函数失效状态规定与常识不符这种情况,提出了考虑模糊失效准则的结构疲劳寿命可靠性,将结构寿命视为随机变量,而设计寿命视为模糊变量,研究了设计寿命服从线性L-R分布时的结构疲劳寿命可靠度,给出了随机载荷下结构疲劳寿命概率密度函数的确定方法,并提出了随机变量与模糊变量相组合时的一种新的可靠度数值计算方法,该方法先利用Gauss-Legendre积分将模糊可靠度求解的二次积分转换成一次积分,列出与Legendre多项式零点相对应的阀值,然后在给定的阀值下,将设计寿命转化成普通的截集区间,在截集区间内假定结构疲劳寿命概率密度函数服从均匀分布,利用Monte Carlo模拟得到对应于该阀值的结构疲劳寿命可靠度值。数值结果表明,常规设计下结构的疲劳寿命可靠度偏于危险。     

基于神经网络和模糊逻辑的航空发动机状态监视

设计了基于神经网络和模糊逻辑的航空发动机状态监视系统,它包含数据有效性检查和发动机健康评估.系统利用BP(back propagation)神经网络对发动机进行数据有效性检查,根据发动机的状态确定测量参数的有效边界以检测发动机的测量参数是否超限;利用模糊逻辑对发动机健康状况进行实时的评估,监控发动机因性能蜕化引起的异常.通过对某型涡扇发动机仿真,验证了基于神经网络和模糊逻辑的状态监视系统的有效性.      

基于单天线GPS的伪姿态测量算法研究

介绍了根据单天线GPS速度测量值测定载体伪姿态的基本算法原理,建立了卡尔曼滤波方程,改进了伪航向角的计算和卡尔曼滤波模型,并进行了算法仿真。结果表明,在载体进行中高速飞行时,单天线测姿算法具有较高的精度,基本满足常规姿态测量要求。     

基于广义系统表达式的模糊系统稳定性分析

研究不确定T-S模糊系统的稳定性问题,并基于模糊广义系统表达式,给出了系统稳定的充分条件。在此基础上,转化为求解线性矩阵不等式的问题。与以往结果相比,减少了求解过程的计算量。同时,为了得到更为松弛的线性矩阵不等式条件,提出一种新的模糊控制器设计及模糊Lyapunov函数。算例说明所提方法有效和可行。     

基于光谱信息散度的光谱解混算法

光谱解混是高光谱遥感定量化的关键,提出了一种基于光谱信息散度和光谱混合分析的光谱解混改进算法(SID-SMA,Spectral Information Divergence-Spectral Mixed Analysis).以光谱信息散度判定最优端元子集,端元选择时采用端元的初选和二次选择来提高端元选择的精度,得到较小的丰度估计误差.通过光谱库模拟数据的结果可以看出,SID-SMA的端元选择精度和丰度估计精度要优于其他算法,当信噪比为100∶ 1时,算法端元选择正确率达到了99.8%,29个端元的丰度估计总误差小于0.1,并且算法的速度较快.     

商用FPGA器件的单粒子效应模拟实验研究

描述了商用Xilinx Virtex\|II Pro器件的重离子辐射实验,以评估器件的单粒子翻转(SEU)特性并检验测试方法的有效性。针对器件不同的功能模块设计不同的实验方案,分别测试了FPGA配置信息,内嵌PowerPC处理器和RocketIO Gbit收发器的单粒子翻转截面,并对观察到的错误进行分析与分类。实验同时表明配置信息的周期刷新和三模冗余设计是减轻单粒子效应的有效方法。
     

弹道导弹的自适应模糊滑模控制研究

对弹道导弹的三通道非线性模型进行了分析,为了实现三通道的解耦设计,简化控制系统结构,将通道间的耦合项和干扰项看作是单个通道的不确定项,从而将非线性模型转化为一种解耦形式.在此基础上,采用自适应模糊滑模控制方法设计了弹道导弹的推力矢量控制系统.自适应模糊滑模控制方法利用自适应模糊控制器来调节滑模控制参数,对不确定项的边界进行估计和补偿,保证了系统的跟踪误差指数地收敛到零.仿真结果表明了该控制方法的有效性.     

一种基于模糊遗传算法的图像分块恢复方法

针对遗传算法进行图像恢复时运算复杂度高的问题,提出一种基于模糊遗传算法的图像分块恢复方法。将大尺寸的灰度退化图像均匀划分为若干子图块,对各子图块依次采用遗传算法进行恢复,并将其直方图统计数据输入模糊逻辑控制器自适应地调整适应度函数的参数、适应度拉伸时的退火初始温度、交叉概率和变异概率,最后将恢复后的子图块重组为整幅图像并对因分块所造成的边界噪声进行相应处理。仿真结果表明,该方法可有效降低遗传算法进行图像恢复的复杂度,恢复图像的质量也较维纳滤波法和传统遗传算法有明显提高。